Deep Learning với PyTorch

Nếu Machine Learning là “trái tim” của AI dự đoán, thì Deep Learning chính là “bộ não” đằng sau những đột phá ấn tượng nhất, cho phép máy tính học hỏi từ các dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Đây là công nghệ tạo nên phép màu cho các ứng dụng từ nhận diện khuôn mặt, xe tự lái đến trợ lý ảo thông minh. Khóa học “Deep Learning với PyTorch” được thiết kế để đưa bạn vào trung tâm của làn sóng AI hiện đại này, không chỉ là người sử dụng mà là người kiến tạo nên các mô hình nơ-ron phức tạp, nền tảng cho mọi ứng dụng AI đỉnh cao.

Chương trình sẽ cung cấp cho bạn kiến thức toàn diện, từ lý thuyết căn bản đến triển khai thực tế trên PyTorch – framework linh hoạt và mạnh mẽ được các nhà nghiên cứu và tập đoàn công nghệ hàng đầu ưa chuộng. Bạn sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu sâu về cơ chế học của mạng nơ-ron: quá trình lan truyền tiến/lược (forward/backward propagation) và tối ưu hóa bằng gradient descent. Sau đó, bạn sẽ trực tiếp xây dựng, huấn luyện các mô hình từ mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) cho bài toán trên dữ liệu tabular đến mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho bài toán phân loại hình ảnh, đồng thời làm chủ toàn bộ pipeline từ xử lý dữ liệu với DataLoader đến lựa chọn optimizer và loss function.

Thời lượng: 30h

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

HIỂU SÂU CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG MẠNG NƠ-RON

Nắm vững forward propagation, backpropagation, gradient descent và các nguyên lý toán học phía sau Deep Learning.

LÀM CHỦ FRAMEWORK PYTORCH

Thành thạo tạo và thao tác tensor, autograd, xây dựng custom nn.Module, dùng DataLoader, optimizer và loss function trong thực tiễn.

XÂY DỰNG VÀ HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH ANN ĐẾN CNN

Tự tin xây dựng các mô hình mạng nơ-ron từ đơn giản đến phức tạp, biết cách tuning siêu tham số, regularization, batch normalization để tối ưu.

ĐÁNH GIÁ, TRỰC QUAN HÓA, PHÂN TÍCH MÔ HÌNH

Theo dõi quá trình huấn luyện qua biểu đồ loss/accuracy, hiểu sâu về overfitting, underfitting và cách phòng tránh.

ỨNG DỤNG GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN DEEP LEARNING THỰC TẾ

Hoàn thành một dự án Deep Learning từ đầu đến cuối, từ khâu chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện, đánh giá và báo cáo kết quả.

Yêu cầu tiên quyết:

    • Thành thạo Python và Pandas.
    • Đã học Machine Learning cơ bản.
    • Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính và xác suất thống kê.

Nội dung khóa học

 1. Nền tảng Deep Learning
  • Giới thiệu mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN):
    • Phân tích cấu trúc neuron sinh học và cách lấy cảm hứng xây dựng neuron nhân tạo.
    • Khái niệm cốt lõi: đạo hàm, đạo hàm riêng và vector Gradient – nền tảng để hiểu cách mô hình “học”.
    • Hiểu vai trò các lớp (layers), số lượng neurons, và cách tổ chức một mạng nhiều lớp.
    • Tìm hiểu các activation function phổ biến (Sigmoid, Tanh, ReLU) – tại sao cần, tác động đến mô hình thế nào?
  • Cơ chế học của mạng nơ-ron:
    • Quá trình Lan truyền xuôi (Forward Propagation): dữ liệu đi từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra để tạo ra dự đoán như thế nào.
    • Quá trình Lan truyền ngược (Backward Propagation): cách mạng nơ-ron cập nhật trọng số dựa trên sai số của dự đoán, đây chính là quá trình “học” thực sự.
    • Gradient Descent & các biến thể: Giới thiệu và minh họa cách tối ưu trọng số với SGD, Momentum, Adam – hiểu ý nghĩa các siêu tham số learning rate, batch size.
 2. Xây dựng Mô hình với Pytorch
  • Làm quen với PyTorch:
    • Tensor: Tạo, thao tác, tính toán ma trận – cơ sở của mọi phép toán trong DL.
    • Autograd: Cơ chế tự động tính toán gradient khi huấn luyện mô hình.
  • Xây dựng mô hình với nn.Module:
    • Cách tổ chức một class model chuẩn PyTorch, kế thừa nn.Module, định nghĩa forward().
    • Định nghĩa các lớp mạng cơ bản (Linear, Activation) và tổ chức forward pass.
  • Xử lý dữ liệu & pipeline huấn luyện:
    • Sử dụng Dataset và DataLoader để đọc, biến đổi, và chia batch dữ liệu – học viên biết cách quản lý dữ liệu lớn, tăng hiệu suất huấn luyện.
    • Tùy biến các phép biến đổi dữ liệu (transform) cho ảnh/tabular.
  • Loss Functions & Optimizers:
    • Hiểu các hàm mất mát phổ biến (CrossEntropy, MSE).
    • Chọn optimizer phù hợp: SGD, Adam, RMSProp.
 3. Các Kỹ thuật Tối ưu Hóa Mô hình
  • Dropout & Batch Normalization:
    • Giải thích cơ chế Dropout – “vô hiệu hóa ngẫu nhiên neuron” để chống overfitting, thực hành cài đặt vào mô hình.
    • Batch Normalization: Cân bằng phân phối đầu ra các lớp, tăng tốc huấn luyện, cải thiện ổn định.
  • Early Stopping & Learning Rate Scheduler:
    • Tư duy khi nào nên dừng huấn luyện, các chỉ số theo dõi (val_loss, accuracy) để tránh học quá đà (overfitting).
    • Sử dụng Learning Rate Scheduler để tự động giảm tốc độ học, tăng hiệu quả convergence.
  • Các thuật toán Tối ưu Nâng cao:
    • Tìm hiểu các thuật toán tối ưu phổ biến và hiệu quả hơn Gradient Descent như Adam và AdamW.
  • Tuning siêu tham số:
    • Phân biệt các loại siêu tham số (số lớp, số neuron, learning rate, batch size…).
    • Ứng dụng Grid search, Random search (kết hợp scikit-learn, Optuna nếu có thời gian) để tìm cấu hình tối ưu.
 4. BÀI THỰC HÀNH CUỐI KHÓA: Dự án Deep Learning
  • Yêu cầu chi tiết:
    • Xây dựng và huấn luyện mô hình ANN trên dữ liệu tabular (ví dụ: dự đoán churn, phân loại bệnh) hoặc ảnh (phân loại chữ số, nhận diện ảnh đơn giản).
    • Thực hành các bước: Chuẩn bị dữ liệu, định nghĩa model, lựa chọn các kỹ thuật tối ưu, huấn luyện, đánh giá và tuning.
    • Trình bày kết quả:
      • Biểu đồ loss, accuracy qua epochs, confusion matrix (nếu là classification).
      • Viết báo cáo phân tích: nhận xét ưu/nhược điểm mô hình, đề xuất hướng cải thiện.

Bài viết liên quan